Gå til hovedinnhold

Prognoser for gjennomløpstid: Et viktig skritt på veien mot ekspertplanlegging av etterspørsel

Når det gjelder ledetider, er tiden for impulsive og ustrategiske beslutninger forbi.

Der det tidligere var nesten umulig å forutsi lange ledetider, kan moderne teknologi og prognosestrategier hjelpe bedriften din med å forberede seg bedre på alle typer situasjoner i forsyningskjeden. Ved å utnytte avanserte løsninger for ledetider kan du ligge i forkant når det gjelder planlegging av etterspørsel og lagerstyring.

Velkommen tilbake til serien "7 viktige trinn"!

Vi håper du likte forrige ukes innlegg om etterspørselsprognoser. I dag er turen kommet til det andre viktige trinnet for å "få det til" i innkjøpsprosessen ... Prognoser for ledetid!

Ledetidsprognose er en kritisk og ofte oversett komponent i etterspørselsplanlegging og etterfylling. For mange detalj- og grossistdistributører er dette første gang du setter ordene "lead time" og "forecast" sammen.

Siden eksperter i forsyningskjeden ikke har noen krystallkule til å forutsi ledetider, må vi ta i bruk en mer metodisk tilnærming til beregning av sikkerhetslagre med tanke på ledetider. Datadrevet beslutningstaking (DDDM) er nøkkelen til å forbedre nøyaktigheten og oppnå bedre resultater.

Det gir god mening når man tenker over det. Når service og lagerbeholdning står på spill, hvorfor skulle du da bruke enorme ressurser på å lage etterspørselsprognoser for kundene dine uten å vie samme oppmerksomhet til å beskrive leverandørenes ledetider? Ledetidsprognoser trenger og fortjener samme grad av raffinement som etterspørselsprognoser!

Gå av "Worst-Case-Scenario"-toget!

Supply chain- og detaljhandelsbransjen har fulgt et interessant, men kostbart kjøpsmønster i flere tiår. Mens analytikere er komfortable med en etterspørselsprognose som skjærer gjennom midten av etterspørselshistorikken, har ledetidsprognoser en tendens til å sende oss inn i et worst-case-scenario.

Hvis leveransene i gjennomsnitt har ligget på mellom 8 og 12 dager, er det ofte mer sannsynlig at du vil se en ledetid på 12 dager enn gjennomsnittet på 10.

Samtidig vil en vare som historisk sett selger mellom 50 og 150, ha en etterspørselsprognose på 100.

Det første trinnet i prosessen med å utarbeide ledetidsprognoser er å behandle ledetidens verdi som en prognose i stedet for en innstilling.

Hvis du har denne tankegangen, vil gode resultater følge.

Leveringstid for leverandør og vare

En sterk prognoseprosess for ledetid analyserer hovedkvitteringshistorikken og tilbyr en prognose for leverandørens ledetid, men tilbyr også ledetidsprognose på varenivå for de varene som ofte blir ripet opp eller forsendt.

Behovet for unike ledetidsprognoser på artikkelnivå varierer vanligvis fra bransje til bransje. Bransjer der leverandørene har dårlige og inkonsekvente leveringsresultater - for eksempel møbeldistribusjon - vil ha nytte av ledetidsprognoser på artikkelnivå.

Akkurat som i etterspørselsprognoser bør samle inn så mye ledetidshistorikk som mulig. Dataene dine er ekstremt verdifulle. Flere års ledetidshistorikk og sanntidsanalyse vil gjøre det mulig for deg å sette lagerbeholdningen bak de vinnende SKU-ene.

Nøkkelkomponenter

I likhet med etterspørselsprognoseprosessen er det tre kritiske attributter for ledetidsprognoser: Ledetidsprognose, Lead Time Deviation og Lead Time Seasonality. Når det er gjort riktig, leverer ledetidsprognoser presisjon i alle 3.

1. Prognose for gjennomløpstid

Begynn med den faktiske prognostiserte verdien for ledetid, men ikke stopp der. Tilby så mye historikk som mulig. En intelligent prognosemetode vil fortelle deg hvor mye du skal bruke for hver leverandør og vare. Dette finner du i dagens avanserte skybaserte løsninger for prognoser.

2. Avvik i ledetid

Avviket beskriver leverandørens pålitelighet og ytelse.

I likhet med etterspørselsavviket, jo høyere ledetidsavvik, desto mer sikkerhetslager vil være nødvendig. Denne ekstra sikkerhetsbeholdningen blir en del av driftskostnaden for varelageret og vil negativt påvirke fortjenesten til en vare.

Leverandørene dine trenger å vite det, og det gjør du også.

Leverandørene må innse at det er like viktig å være konsekvent som å ha en lang ledetid. En ledetid på 10 dager som varierer fra 6 til 14 dager, vil sannsynligvis føre til høyere lagerkostnader enn en konsekvent ledetid på 11 dager. Det ekstra sikkerhetslageret vil helt klart påvirke driftskostnadene for varelageret.

3. Sesongvariasjoner i ledetid

Ja, også ledetidene for leveransene dine opplever sesongmessige svingninger. Ved å ta høyde for disse sesongmessige endringene kan bedriften forbedre kundeopplevelsen og samtidig minimere kostnadsøkningene i forsyningskjeden.

Vanlige årsaker til sesongmessige leveringsendringer er blant annet

  • Sesongmessige værforhold.
  • Nedstengning av leverandøranlegg.
  • Ferie for ansatte.
  • Og mange andre smerter i #$%!

Faktisk er det ofte din egen mottaksavdeling som forårsaker disse sesongmessige endringene! Sikkerhetslagerberegningene og -prosessene dine må kunne lese av disse sesongene og hjelpe deg med å reagere.

Slik kan du holde kontroll over situasjonen. Akkurat som med alle andre komponenter, må bedriften ha et proaktivt forhold til ledetidene, ettersom de påvirker beslutningen om "når man skal kjøpe" like mye som de påvirker den åpenbare beslutningen om "hvor mye man skal kjøpe". En nøyaktig strategi for beregning av ledetid vil hjelpe deg med å sikre at du velger riktig tidspunkt for lagerinnkjøp, noe som kan redusere kostnadene andre steder i forsyningskjeden.

De økonomiske konsekvensene av lange ledetider

Ja, avviket i gjennomløpstiden vil påvirke behovet for sikkerhetslager. Men det vil også lengden på ledetiden.

En ledetid på 100 dager vil kreve en mye større sikkerhetslagermengde enn en ledetid på 10 dager. Hvis du kjøper for en tid 3 måneder fra nå, reduserer du tilliten din til hvor mye du vil selge i løpet av den perioden.

Faktisk, av de forskjellige sikkerhetslagerkomponentene, kan ledetiden din ha størst innflytelse når ledetidene vokser til flere uker og utover. Ved kjøp av importvarer med et mål om å oppnå lavere prising er det viktig å analysere merkostnaden til sikkerhetslageret.

Unngå å stole på det verst tenkelige scenarioet

Hvis du fortsetter å fastsette ledetidene dine ut fra en worst case-strategi, legger du til unødvendige dager med lagerbeholdning. Tre dager med dempet ledetid resulterer i tre dager med unødvendig sikkerhetslager. Dette øker lagerbeholdningen, men er et uhyrlig misbruk av kontanter!

Hvis du kjenner verdien av én dags lagerbeholdning, slik de fleste toppresterende lagerstyringsteam gjør, vet du hvor mye du kan tjene på å dempe ledetidene.

Vanlige, kostbare fallgruver å unngå

Mange av de vanene som har blitt vanlig praksis når det gjelder prognoser for gjennomløpstid, fører til mye tid og kostnader. Vanligvis mye mer enn organisasjoner er klar over. Når du går fra god til fremragende ledetidsprognostisering, bør du jobbe med å fjerne disse vanlige fallgruvene:

  1. Kjøp med en dempet ledetid som beskriver et worst case-scenario og holder unødvendige just-in-case-lagerkroner på lager.
  2. Egentlig ikke anslå en ledetid fra kvitteringshistorikk, men kjøp med et statisk tall basert på leverandørløfter eller magefølelse.
  3. Bruk av ett ledetidsnummer på leverandørnivå for alle varene i sortimentet, selv om enkelte varer av og til har opplevd korte leveringstider eller andre uhell og krever en unik ledetid.
  4. Ikke sporing eller utnyttelse av den historiske avviksinformasjonen til varens kvitteringshistorikk for riktig sikkerhetslagerbygging.
  5. Ved prognostisering av leveringstider for leverandør/vare, bruk én enkelt prognoseberegning, selv om hver vare har unike kvitteringshistorikk.
  6. Overreagerer på enkelte lange ledetidstoppene og reagerer med å bygge opp unødvendig lagerbeholdning.
  7. Ikke filtrering av kampanjekvitteringer eller andre spesialbestillingskvitteringer ut av ledetidsberegningene, noe som kan føre til at beholdningen øker.
  8. Manglende prognoser for ledetidsefterspørsel, som måler hvordan kundenes interesse for et bestemt produkt svinger i løpet av den gjennomsnittlige ledetiden.
  9. Tar ikke hensyn til sesongmessige ledetidsmønstre ved kjøp.

Hvis du gjør noe av det ovennevnte, bør du sjekke hva disse fallgruvene koster virksomheten din. Denne kalkulatoren for lageravkastning vil vise deg det.

Avanserte operasjonelle KPIer for lagerstyring

Avansert ledetidsprognose vil også gi en rekke operasjonelle studier. Her er noen av KPIene som fortjener studier og handling fra lagerstyringsteamet ditt:

Økte ledetidskostnader for leverandører

Når leverandørene plutselig sliter, og responsen din på ledetidsprognose er å gå fra 9 dager til 14 dager, er det en presis økonomisk byrde til den nye normalen.

For eksempel bør prognoseverktøyene dine vise at endringen fra 9 til 14 vil legge til $100 000 til beholdningen din og $26 000 til kostnadene ved å bære beholdningen. Du har nå inventar som leverandøren din pleide å frakte. De har overført en kostnad til deg. Du må løse inn denne kostnaden i form av priser, en tilbakebetaling eller en annen avtale.

Leverandørens ytelsesrater

Leverandørene dine er en avgjørende komponent når det gjelder å optimalisere ledetiden. Du må kontinuerlig overvåke deres prosentvise service til deg og foreta justeringer hvis den ikke samsvarer med dine behov.

Her er hva jeg mener. Hvis du har som mål og løfte å levere 98 % service til kundene dine, og leverandørene dine yter 96 % service, trenger du gode verktøy for å visualisere effekten av dette.

Følg med på, studer og reager på dette kritiske tallet. Kjenn til det samlede tallet samt verdien for hver leverandør og DC. Det bør være en rullerende beregning av leverandørens serviceprosent, og du bør motta automatiske varsler når verdien endres. Du vil sannsynligvis finne sesongmessige endringer i tallet, noe som bør føre til justeringer i etterfyllingen.

Alle slike verdier fortjener også en gap-verdi, det vil si det aktuelle gapet mellom leverandørens service til deg og din service til kundene. Teamet ditt må holde øye med denne gap-verdien, slik at dere kan gjøre justeringer hvis noe ikke stemmer - endringer i gapet bør utløse tiltak!

Gjennomsnittlig antall linjer per PO

Størrelsen på bestillingene vil påvirke mottaksplanene dine. Når du foretar justeringer av påfyllingskomponentene dine, må du se etter endringer i størrelsen på bestillingene. Disse endringene kan påvirke mottaksplaner og mønstre.

Hvordan ordrestørrelsen påvirker leveringstiden

Når varemottaket blir overbelastet, eller ferieavvikling begrenser arbeidskraften, kan det oppstå forstyrrelser. Mottaksteamene reagerer ofte på forskjellige måter, til og med i forskjellige DC-er i samme selskap.

Det kan hende at mottaksteamene dine skyver store bestillinger til senere for å nå målene sine. Dette øker imidlertid ledetiden for disse ordrene, og en annen DC kan gjøre det stikk motsatte. Bruk dataene dine på en god måte, og bygg historier som hjelper deg med å iverksette de riktige tiltakene.

Tid til hylle og tilgjengelig for salg

Det er også lurt å måle tiden fra det første dokkmottaket til produktet blir tilgjengelig for salg i ERP-systemets beholdningsverdi. Ved å følge nøye med på dette gapet kan du finne ut hvilke ledetidspigger som skyldes forsinkelser på lageret i stedet for eksterne faktorer som vær og høytider.

Hvordan ser "Tekstbok" ledetidsprognose ut?

De beste lagerstyringsteamene investerer tid og ressurser i ledetidsprognoser på samme måte som de gjør med etterspørselsprognoser. De jobber kontinuerlig med å forbedre, avgrense og skjerpe nøyaktigheten.

Verdifulle resultater venter på begge sider. Teamene vil oppleve en lagerreduksjon ved å fjerne puten og en serviceforbedring ved å kjøpe tidligere på varer med lengre ledetid.

Analytikere bør ha samme grad av verktøy for prognosenøyaktighet for å overvåke ledetidstrender og gjøre endringer.

De beste lagerstyringsteamene verdsetter også samarbeid. Integrert forretningsplanlegging med leverandørene fører til at de hele tiden får de smarteste og mest nøyaktige leveringstidene som er mulig. De tilbyr innkjøpsprognoser for å hjelpe leverandørene med å være forberedt og ha varer på lager.

Hvilke resultater kan du forvente?

Bedrifter som legger til avanserte prognoser for gjennomløpstid i sine løsninger for planlegging av forsyningskjeden, rapporterer konsekvent om ytterligere lagerreduksjoner på 10 % til 12 % flere måneder etter at lagerløsningene er tatt i bruk.

For de selskapene hvis løfte på servicenivå er høyere enn leverandørens ytelse, er ledetidsprognose nøkkelen til å innfri det løftet.

Analytiske verktøy kan bidra til å bygge bro mellom planlegging av forsyningskjeden, lageret og transportteamene. Lagerplanleggingen har ofte data og innsikt som de operative medarbeiderne trenger.

Ledetidskomponenten har ofte blitt referert til som "sovekomponenten." Det er for mye som står på spill til at det kan ligge i dvale.

Legg til robuste prognoser for gjennomløpstid i din "good-to-great"-reise, og du vil øke bunnlinjen!

Forbedre prognosene for ledetid med Blue Ridge Global

Moderne programvare kan hjelpe deg med å effektivisere prosessene for etterspørsels- og ledetidsprognoser, slik at du og teamet ditt kan fokusere på å lage løsninger som fungerer. Og det er det vi i Blue Ridge Global har som mål å skape.

Vår AI-drevne programvare for etterspørselsplanlegging bruker maskinlæring til kontinuerlig å forbedre prognosenøyaktigheten på tvers av alle kanaler og lokasjoner. Blue Ridge kan hjelpe deg med å lage enkle prognoser for ledetider, uansett om du håndterer 100 eller 100 000 SKU-er.

Vil du se Blue Ridges Supply Chain Management-programvare i aksjon? Kontakt oss i dag for å sette opp en live demo!

Neste steg i serien vår: Trinn 3: Optimalisering av ordresyklusen. Husk å abonnere så du ikke går glipp av det!